基于排序学习的城市设施选址方法

作     者：韩文军 张亚平 陈红 陈丹 孙婉婷 赵斌 HAN Wenjun;ZHANG Yaping;CHEN Hong;CHEN Dan;SUN Wanting;ZHAO Bin

作者机构：国家电网经济技术研究院有限公司北京102209 江苏省电力有限公司经济技术研究院南京210008 南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023 

出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)

年 卷 期：2022年第37卷第3期

页      面：609-620页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家电网有限公司科技项目(5200-201956106A-0-0-00) 

主　　题：排序网络 人类移动性 多源数据 神经网络 选址方法 

摘      要：提出一种采用排序学习技术解决城市设施选址问题的方法,并引入人类移动性特征提升选址的质量。首先对人类移动行为进行特征提取与分析,使用双流自编码器融合人类移动性特征与其他特征,提取表征向量;然后基于候选集的表征向量与排序学习网络进行地块排序;最后,基于真实的多源数据集进行实验,结果验证了本文提出的排序学习选址方法的有效性。